1. 引言
乡村振兴战略的核心是产业兴旺，而电子商务的普及为乡村产业转型提供了革命性路径。不同于传统线下渠道的地理局限，电子商务通过淘宝、拼多多等平台将乡村特色农产品直接对接全国消费市场，实现了“小农户”与“大市场”的精准对接。电子商务已从单一销售渠道升级为乡村产业数字化转型的核心载体，在产业链整合、品牌建设、市场拓展等方面发挥着不可替代的作用[1]。
然而，乡村产业电商化转型的“融资瓶颈”日益凸显，成为制约其从“规模扩张”向“质量提升”跨越的关键障碍。乡村电商经营者以中小农户、小微商户为主，其信贷需求呈现鲜明的“电商属性”：一是周期与电商节点强绑定，具有“短周期”特征；二是额度与电商流水匹配，呈现“小额度”特征；三是审批要求即时响应，电商流量窗口期短暂，资金到账效率直接影响备货规模与销售收益，具有“急需求”特征[2]。传统金融机构难以适配这类需求，从服务渠道看，县域农村地区银行物理网点覆盖率低且线下申请流程繁琐；从风控逻辑看，依赖实物抵押的传统模式无法评估电商经营者的线上经营能力，店铺信誉、用户好评率等核心资产难以转化为信用依据，导致涉农电商贷款不良率长期高于行业平均水平，形成“不敢贷、不愿贷”的困境[3]。
金融科技与电子商务的深度融合为破解这一难题提供了创新方案，网商银行“县域普惠金融”模式极具典型性。作为依托阿里电商生态成长的互联网银行，网商银行自2018年起将淘宝、天猫等平台的电商数据与卫星遥感、AI风控技术结合，构建了“无网点、无抵押、全线上”的信贷服务体系[4]。根据网商银行公开数据显示，截至目前，该模式覆盖全国百分之九十以上的县域，服务2300万县域小微及农户，其中60%以上为电商经营者，贷款审批时间从传统模式的2~4周缩短至分钟级。这一模式中，电子商务并非单纯的“销售工具”，而是通过数据输出、场景嵌入、生态协同成为普惠金融落地的“核心引擎”。
基于此，本文将研究电子商务通过生态资源整合与数据价值转化推动金融科技在乡村场景落地的方式、其赋能乡村振兴的具体路径与机制，以及不同电商化程度的县域中该模式的适配性情况。通过对网商银行模式的深度剖析，可为电子商务与乡村金融融合发展提供理论与实践参考。
2. 网商银行县域普惠金融模式的电商化特征
2.1. 电商基因，从阿里生态到县域电商服务
网商银行的电商基因源于其与阿里生态的深度绑定，其发展历程本质上是阿里电商生态资源向县域乡村市场渗透并与金融服务融合的过程，可清晰划分为三个阶段。
第一阶段为电商金融萌芽期(2007~2014年)，以阿里小贷为载体，解决平台内电商卖家的融资痛点。此阶段的核心突破是验证了“电商数据–信用–金融”的转化逻辑，但服务范围局限于阿里电商平台内的卖家，尚未延伸至县域“三农”领域。
第二阶段为互联网银行转型期(2015~2017年)这一阶段网商银行继承阿里小贷的电商数据优势，打造了以支付宝为主体的阿里小微金融服务集团，将服务范围拓展至平台外小微商户与农户，推出核心产品“网商贷”，实现“310”服务模式(3分钟申请、1秒钟放款、0人工干预)。同时通过整合支付宝支付数据、菜鸟物流数据等多维信息，风控模型得以优化，服务县域电商客户的比例显著提升。
第三阶段为“县域电商金融深化期(2018年至今)”，明确“服务县域电商与‘三农’”的战略定位，形成完整的电商化服务模式。这一阶段的核心创新是从“服务电商经营者”向“赋能乡村产业电商化转型”延伸；针对电商产业带推出“产业带专属额度”，联动淘宝、天猫进行流量扶持。
2.2. 战略定位与金融服务模式
网商银行的战略定位具有鲜明的电商化导向，其定位的电商化特征体现在三个核心层面：客群定位聚焦“电商相关主体”；价值主张适配电商需求，以“让县域电商融资像网购一样简单”为核心；竞争优势源于电商生态，网商银行的核心竞争力在于阿里电商生态的数据、渠道与场景资源(图1)。
Figure 1. MYbank’s county-level financial service model
图1. 网商银行的县域金融服务模式
同时随着网商银行的经营，其业务模式已逐步清晰，可以总结为以下三种：依托阿里巴巴生态场景为电商商家提供金融服务、依托“大雁系统”为供应链系统中核心企业的上下游企业提供金融服务、联合县域政府开展“普惠金融 + 智慧县域”为农户提供金融服务。本文主要介绍研究所涉及的“县域普惠金融”服务模式。
县域是我国经济社会发展最基本最关键的单元，各类金融需求在县域里反映得最直接也最全面。然而由于过度强调营利性、弱化功能性，信息不对称、风控压力等因素，导致传统金融服务较难充分覆盖，县域金融服务往往较为薄弱。
网商银行致力于减少金融服务的成本和缓解信息不对称问题，使得乡村地区的普通农民、个体经营者和小型企业能够享受到与城市居民相同便捷、平等的普惠金融服务[5]。网商银行还主动与地方政府合作，推动“普惠金融 + 智慧县域”项目，利用大数据和互联网技术，整合政府在行政管理和公共服务中收集的数据，为农民提供无需抵押、无需担保的信用贷款，助力农户的生产和经营活动。
在农业数据方面，网商银行的“大山雀”卫星遥感技术发展有着重要的作用。“大山雀”是网商银行自主研发的卫星遥感信贷技术，该技术通过解析卫星影像，能够判断农户的耕种面积和作物类型，进而预测产量和产值，从而为农户提供合理的贷款额度。具体来说，“大山雀”技术利用卫星遥感图像和机器学习算法，对农田进行高精度、高频次的监测和识别。通过对农田的光谱、纹理、形状等特征的分析，可以准确地识别出农田的边界、作物类型、生长状况等信息。同时，结合气象、土壤、水文等数据，可以对农田的产量和产值进行预测。2020年“大山雀”卫星遥感技术正式投入商用，成功识别水稻、小麦等20多种主要粮食作物；2021年技术完成升级突破，成功识别大豆、油菜等经济作物，果园、大棚等形态也可被识别；截至2022年已经为120多万种植农户提供了融资支持。
在与政府进行数据合作方面，以网商银行与陕西省渭南市合阳县的协作为例，合阳县政府特设了专项工作领导小组，指导当地相关部门向网商银行提供一系列农业相关数据，这些数据涵盖农户基础资料、农业保险资料、土地权属信息、农业补助资料、违法违规记录、新型农村合作医疗信息以及家庭资产信息等。参与这一合作的政府机构包括但不限于农业科技局、财政局、社会保障局等。
2.3. 产业集群理论视角
网商银行的技术创新始终以“适配电商场景需求”为核心导向，形成了“数据处理 + 遥感监测 + 智能风控 + 区块链溯源”的技术体系，实现金融服务与电商化农业生产、销售全流程的精准匹配，其中多项技术创新直接针对电商场景痛点。
“大山雀”卫星遥感技术的电商化应用是典型代表。该技术由网商银行自主研发，通过0.5米分辨率卫星影像结合机器学习算法，实现对农田的高精度监测，其核心创新在于将农业生产数据转化为电商供应链服务与金融风控的依据。同时，AI风控技术与电商数据的深度融合构建了信用评估核心能力。网商银行构建了“电商行为 + 生产数据 + 政务信息”三维风控模型。通过AI算法实时分析这些数据，生成0~1000分动态信用评分，评分 ≥ 600分即可获得无抵押贷款，评分提升，其贷款额度也随之提升、利率降低。此外区块链技术在电商溯源与供应链金融中的应用提升了服务可信度与产业链效率。网商银行联合阿里区块链平台推出“农产品溯源 + 金融”服务，农户获得贷款后，种植、加工、物流等环节数据通过区块链上链，形成不可篡改的溯源记录。
3. 电子商务与县域普惠金融模式融合机制分析
3.1. 数据驱动机制
数据驱动是电子商务与普惠金融融合的核心机制，其本质是将电商生态中积累的非结构化数据转化为可量化的信用资产，破解乡村金融信息不对称难题[6]。这一机制通过“数据采集–数据处理–信用转化–价值实现”四个环节形成闭环，每个环节均以电商数据为核心支撑。
首先数据采集环节形成“电商核心 + 多源补充”的立体化采集体系，为确保数据全面性，网商银行与淘宝、天猫、菜鸟等阿里系平台及300多个县域政府建立数据合作关系，实现数据实时同步。同时由于电商数据、政务数据分属不同主体，直接共享存在合规风险，网商银行在数据处理环节采用“联邦学习 + 隐私计算”技术，使各方在不泄露原始数据的前提下共同训练风控模型。其次在信用转化环节构建“动态信用评分模型”，实现电商数据到信用资产的量化转化。最后价值实现环节形成“信用–金融–电商”的正向循环，释放协同价值，形成电商平台、银行、经营者三方共赢的格局。
3.2. 场景嵌入机制
场景嵌入机制是将金融服务深度融入电商经营全流程，实现金融产品与电商场景的无缝对接，其核心逻辑是“场景识别–需求挖掘–产品创新–服务嵌入”，确保金融服务在电商经营者最需要的节点提供精准支持。
场景识别环节聚焦农产品电商“种植–加工–销售–售后”全链条场景，精准定位资金需求节点；需求挖掘环节采用“数据画像 + 主动感知”方式，捕捉差异化电商需求；产品创新环节基于场景需求打造“场景专属产品矩阵”，实现精准适配，例如种植准备场景推出“春耕备耕贷”“作物种植贷”，农户凭借卫星遥感监测的种植面积即可申请。最后服务嵌入环节实现“金融与电商场景的无缝融合”，降低服务获取成本。通过API接口将金融服务嵌入电商平台、物流系统、农业服务平台等6类场景入口，实现“一站式”办理(图2)。
Figure 2. Analysis of the integration mechanisms between e-commerce and the county-level inclusive finance model
图2. 电子商务与县域普惠金融模式融合机制分析图
3.3. 技术赋能机制
技术赋能机制是依托电子商务生态的技术积累，通过云计算、人工智能、物联网等技术的跨界应用，破解传统乡村金融“效率低、成本高、覆盖窄”的痛点[7]，实现金融服务与电商场景的技术协同。
云计算技术为金融服务提供规模化支撑，降低运营成本。网商银行采用阿里云的分布式云计算架构，替代传统银行的集中式IT架构，实现资源的弹性扩容与按需分配。人工智能技术实现金融服务的智能化与自动化，提升服务效率。在获客审批和服务环节，实现精准获客、全流程自动化。此外物联网技术实现电商供应链与金融风控的可视化管理，网商银行在农产品产区推广物联网传感器应用，实时收集12项重要生产与仓储指标，数据实时同步至电商平台与金融系统，电商经营者可通过手机查看实时数据，实现精准种植与仓储管理；对银行而言，物联网数据成为风控的动态监测指标，仓储环境异常时系统自动预警并调整信贷策略。
3.4. 产业协同机制
产业协同机制是构建“政府–电商平台–银行–农户”四方协同网络，通过各主体的角色分工与资源整合，实现电子商务与普惠金融的深度融合，形成“1 + 1 + 1 + 1 > 4”的赋能效应。
首先政府发挥“政策引导与数据开放”的基础作用。县域政府通过出台电商金融补贴政策、推动数据开放以及联合电商平台开展电商带头人培训计划三类举措搭建协同基础。电商平台则承担着“渠道支撑与数据供给”的核心作用。其次网商银行履行“金融产品供给与风险管控”的关键作用，基于电商场景与政府数据设计专项产品，结合地方产业特色推出“品质贷”，与地方政府设立风险补偿基金，同时向电商平台与政府共享风控模型成果，协助县域构建乡村信用体系。而农户与电商经营者则发挥着“主体参与与价值创造”的核心作用，其协同参与体现在数据提供、主动参与政府与平台组织的培训，提升电商运营与金融工具使用能力，同时向平台与银行反馈需求痛点，推动产品迭代[8]。
总而言之，四方协同形成了清晰的价值传导链条，促进了“政府搭台、平台引流、银行输血、农户造血”的良性循环。
4. 电子商务与县域普惠金融融合的挑战
4.1. 跨平台数据壁垒尚未打破，信用评估精准度受限
当前电商数据分散在淘宝、抖音、拼多多等多个平台，平台间数据互不联通，网商银行仅能获取阿里生态内数据，导致跨平台经营的电商经营者信用评估不全面。同时，电商数据的真实性验证难度较大，虚假交易、刷好评等行为可能导致信用评估失真，给金融风控带来潜在风险。
4.2. 数字鸿沟问题依然存在，服务包容性不足
县域电商经营者中，有许多50岁以上群体，这类群体的数字素养普遍偏低，只有极小部分会熟练使用线上贷款工具[9]，一些老年经营者因操作困难错失贷款机会。此外，部分偏远县域的数字基础设施仍显滞后，基础设施不足导致金融服务与电商场景的衔接效率降低，影响赋能效果。
4.3. 农业与电商双重风险传导，风控压力较大
农产品生产易受自然灾害、气候变化影响，而电商经营面临市场波动、流量成本上升等风险，双重风险叠加易向金融领域传导。同时，电商行业同质化竞争加剧，部分中小电商经营效益下滑，导致贷款违约风险上升，给风控体系带来持续压力[10]。
4.4. 产品与服务创新滞后于电商发展，高阶需求难以满足
随着电商模式的迭代升级，直播带货、跨境电商、社区团购等新型电商模式快速发展，对金融服务提出更高要求。但当前金融产品仍以传统备货贷、设备贷为主，针对品牌创新、跨境支付、流量投放等高阶需求的产品供给不足；同时，增值服务体系不够完善，在电商运营指导、品牌策划、市场分析等方面的支持较少，难以匹配县域电商从“规模扩张”向“质量提升”转型的需求。
5. 多重风险叠加传导机制分析
电子商务与县域普惠金融的融合在提升服务效率的同时，也面临着农业、市场、信用、操作与技术五类风险的交叉传导与叠加放大效应[11]。本节构建系统性分析框架，深入剖析各类风险的表现形式、传导路径及相互作用机制。
5.1. 风险类型及其表现形式
首先是农业自然风险，其主要表现为气候灾害(如干旱、洪涝)、病虫害爆发等不可抗力因素导致的产量波动和质量下降。生鲜类农产品在仓储物流环节的损耗，会直接削弱经营者的还款能力。其次是市场风险，包括价格波动、需求季节性变化、平台规则调整及同业竞争加剧等。第三是信用风险，除传统违约风险外，更突出表现为电商数据真实性风险。刷单、虚假评论等行为可能导致信用评估失真，跨平台数据割裂则使风险画像完整性不足。第四是操作风险，县域经营者数字素养差异导致的操作失误(如误触贷款协议、逾期未还款)较多。同时据相关数据显示50岁以上群体的线上业务办理失败率是年轻群体的3倍。最后是技术风险，在高度依赖云计算、卫星遥感等技术的同时，系统故障、数据泄露或算法偏差可能引发风控失灵。
5.2. 风险传导路径分析
风险传导沿“生产端→销售端→资金端”链条逐级放大。
首先是初级传导，农业风险向市场风险转化。自然灾害导致农产品减产时，经营者为维持平台评级往往选择高价外采履约，成本上升却难以同步提价，利润空间被双重挤压。其次是次级传导，市场风险向信用风险转化。当流量成本上升或价格战加剧，经营者常通过扩大借贷规模维持运营，负债率超过60%的临界值后，抗风险能力急剧下降。最后是复合传导，操作与技术风险叠加。数字素养不足的经营者面对系统更新时(如风控模型迭代)，更易因操作不当触发额度冻结[12]。而技术系统对异常操作的敏感度设置过高，又加剧了服务排斥，形成“操作失误→系统风控→服务中断”的恶性循环。
5.3. 风险治理的薄弱环节
现有风控体系在应对多重风险叠加时存在系统性短板，主要表现在以下三个维度：
首先是风险隔离机制缺失与结构性缺陷。当前风险治理体系缺乏有效的风险缓冲和转移安排，导致风险在金融体系内积聚。首先，农业保险与信贷产品割裂使得风险无法有效对冲。例如，气候灾害触发保险理赔时，理赔资金并未与贷款还款机制联动，经营者仍需独立筹措还款资金。同时风险分散工具缺位加剧系统性风险暴露。现有模式主要依靠网商银行独自承担风险，未引入担保机构、再保险等风险分担主体。
其二是动态监测能力不足与技术瓶颈。风险识别的滞后性严重制约了预警有效性。现有系统存在数据采集时滞和跨平台壁垒双重约束。一方面，政务数据更新周期与电商平台销售数据更新都存在一定的时间限制，而卫星遥感数据因天气影响可能延迟，导致风控模型依据的是过时信息[13]。另一方面，多源数据融合技术应用不足放大了监测盲区。当前仅阿里系电商数据被纳入风控体系，而拼多多、抖音等平台数据未被整合。
其三是差异化风控缺失与机制僵化。“一刀切”的风控策略难以适应县域电商发展的不平衡性，首先，区域特异性考虑不足导致风控精准度低下。当前模型对高电商化县域(如浙江义乌)和起步阶段县域(如贵州山区)使用同一套风险评估标准，忽略了二者在产业基础、数字设施、经营者素养等方面的本质差异。
同时，缺乏弹性调整机制削弱了风险应对能力。风控阈值设定僵化，未建立基于产业周期、季节规律的动态调整规则。
6. 电子商务赋能乡村振兴的路径升级对策建议
优化“电商–金融”融合赋能路径，推动乡村产业电商化高质量发展，从电商平台、金融机构、政府部门、乡村经营主体四个层面提出建议：
6.1. 电商平台层面
一是打破数据壁垒，构建跨平台数据共享联盟，采用联邦学习技术实现“数据可用不可见”的共享；二是深化场景赋能，在高电商化县域开发“品牌创新贷”“跨境电商贷”等高阶产品，在转型期县域强化“电商培训 + 初始授信”的培育组合，同时联动物流、技术资源，为转型期县域提供冷链、仓储支持；三是优化数据服务，向银行开放更多维度的行为数据，为农户提供数据可视化工具。
6.2. 金融机构层面
一是强化技术适配，针对转型期县域优化风控模型，降低电商数据权重，增加生产数据、政务数据的占比，设计简化版信用评分模型；二是创新风险缓释机制，联合政府、保险机构构建“金融 + 保险 + 担保”的风险共担体系，推出“贷款 + 气象保险 + 信用担保”组合产品，降低自然灾害与市场波动带来的风险；三是提升服务包容性，开发适老化服务版本，简化操作流程；四是加速产品创新，针对直播带货、跨境电商等新型电商模式，推出“流量贷”“跨境结算贷”等专项产品，配套电商运营指导、品牌策划等增值服务。
6.3. 政府部门层面
一是完善数字基础设施，重点提升转型期县域的物流、冷链、宽带覆盖，降低电商运营成本；二是推动数据开放立法，明确政务数据、产业数据的开放范围与标准，建立数据共享监管机制；三是实施差异化政策，对高电商化县域重点扶持品牌创新与跨境电商，对转型期县域重点补贴电商培训与基础设施建设，设立电商创业孵化基金；四是健全风险补偿体系，扩大县域风险补偿基金规模，提升金融机构放贷意愿。
6.4. 乡村经营主体层面
一是主动参与电商生态，积极入驻主流电商平台，规范经营行为，积累高质量交易数据以提升信用评级；二是提升数字素养，参与政府与平台组织的培训，掌握直播带货、店铺运营、等技能，50岁以上经营者可通过“金融助办员”协助完成线上操作；三是强化组织化合作，加入电商协会或合作社，通过“抱团经营”提升标准化水平与议价能力，统一包装、统一溯源，提升线上品牌形象。
7. 结语
乡村振兴战略为农村电子商务发展提供了广阔的舞台，网商银行“县域普惠金融”模式的成功实践，也标志着乡村金融从“抵押为核心”向“数据与场景为核心”的深刻变革。电子商务在此过程中超越了单纯的销售渠道功能，通过其生态资源整合与数据价值转化，成为驱动普惠金融在乡村落地的核心引擎。该模式通过四大融合机制，有效缓解了信息不对称，降低了交易成本，实现了金融服务与乡村产业电商化转型需求的精准匹配。然而，这一模式的持续深化有赖于跨平台数据壁垒的打破、数字鸿沟的弥合以及针对新型电商业态的金融产品创新。未来，推动形成政府、平台、金融机构与经营主体更紧密的协同治理格局，是进一步释放“电商 + 金融”融合效能，最终实现乡村产业高质量发展的关键所在。